Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2007 |
Autor(a) principal: |
Andrade, Alexandre Acácio de |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-28032008-180226/
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Resumo: |
Os Sistemas Supervisórios (SS) executam diversas funções vitais em um processo automatizado e também operam como interface homem-máquina. Os mesmos recebem informações de dispositivos como Controladores Lógicos Programáveis (CLP), inversores de freqüência, etc, e ao mesmo tempo enviam parâmetros de controle fornecidos pelos operadores do processo aos equipamentos de controle. Na operação de SS, a atuação correta e a experiência dos operadores humanos é portanto também vital no controle do processo automatizado. Em recente trabalho(Andrade-2001) de pesquisa na Escola Politécnica da USP foi desenvolvido um Sistema Especialista para operar em tempo real com Sistemas Supervisórios para auxiliar na tomada de decisão dos operadores do sistema. Ao longo do tempo de operação de uma planta automatizada ocorrem novas situações que passam a compor os novos cenários do sistema e também contribuem para o aumento do conhecimento e da experiência dos operadores humanos. Assim sendo, Sistemas Especialistas constantemente devem ser atualizados com novas regras para atender às novas demandas da planta automatizada. Este trabalho de pesquisa apresenta os resultados obtidos com o Sistema Especialista desenvolvido para operar em tempo real com Sistemas Supervisórios, como também o andamento das pesquisas no campo de aprendizado de máquina e mineração de dados com o objetivo de desenvolver e de habilitar Sistemas Especialistas que operam em tempo real com a capacidade de aprender conforme ocorrem eventos durante o funcionamento de uma planta industrial automatizada. |